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1、全国各地区经济发展状况的综合分析摘要：本文以2010年中国统计年鉴的数据为来源，通过对各省市、自治区、直辖市等地区多项经济指标进行因子分析。随着社会经济的快速发展和社会主义建设的不断推进，我国经济社会得到了又好又快的发展，人民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我国各省市的经济背景、社会背景和环境背景等都存在着这样或那样的差异，从而导致了各地区生产总值、生活消费水平也参差不齐。为了客观的了解我国各地区的经济发展状况，本文运用spss软件中的各种分析方法对我国各地区的经济发展状况情况进行科学的分析，并进行分类，并为各地区经济发展规划与决策提出了相应的政策建议。关键词：全国各地区经济发展状况 s
2、pss 聚类分析 因子分析 引言 改革开放以来，全国各地区的经济发展很快，人民生活水平有了很大的提高。但是不同区域之间人民的生活水平存在很大差异，各地区生产总值也不相同，这也是各地区经济发展不平衡的比表现。 随着社会经济的快速发展和社会主义建设的不断推进，我国经济社会得到了又好又快的发展，人民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我国各省市的经济背景、社会背景和环境背景等都存在着这样或那样的差异，从而导致了各地区生产总值、生活消费水平也参差不齐。一、数据来源和模型变量的选择说明1、下表是要进行处理的31个省市的全国各地区经济发展状况的原始数据，数据来源于2010中国统计年鉴。表1 地区地区生产
3、总值居民消费水平固定资产投资职工平均工资居民消费价格指数商品零售价格指数货物周转量工业总产值 北 京12153.03 22154.00 4616.92 57779.00 98.46 97.83 731.59 5470.70 天 津7521.85 15149.00 4738.20 43937.00 99.03 98.94 9606.61 5180.42 河 北17235.48 7193.00 12269.80 27774.00 99.32 98.98 6405.15 6787.97 山 西7358.31 6854.00 4943.16 28066.00 99.58 99.12 2390.44 5
4、188.06 内蒙古9740.25 9668.00 7336.79 30486.00 99.73 99.47 4116.91 3809.79 辽 宁15212.49 10848.00 12292.49 30523.00 100.05 99.77 7753.94 9289.74 吉 林7278.75 8410.00 6411.60 25943.00 100.07 99.28 1167.33 4563.75 黑龙江8587.00 7737.00 5028.83 24805.00 100.19 98.87 1644.68 4362.38 上 海15046.45 29572.00 5043.75 58
5、336.00 99.59 99.45 14372.56 8983.40 江 苏34457.30 11993.00 18949.87 35217.00 99.57 98.91 4675.30 7937.01 浙 江22990.35 15790.00 10742.32 36553.00 98.47 98.77 5659.86 5369.11 安 徽10062.82 6829.00 8990.73 28723.00 99.09 99.04 6321.71 5385.11 福 建12236.53 10950.00 6231.20 28366.00 98.19 97.86 2471.34 2251.65
6、 江 西7655.18 6229.00 6643.14 24165.00 99.34 99.07 2334.15 2528.15 山 东33896.65 10494.00 19034.53 29398.00 100.00 99.37 11022.22 12885.18 河 南19480.46 6607.00 13704.50 26906.00 99.42 99.43 6153.97 6826.57 湖 北12961.10 7791.00 7866.89 26547.00 99.59 98.59 2566.36 6534.21 湖 南13059.69 7929.00 7703.38 26534.
7、00 99.64 98.45 2513.28 4003.61 广 东39482.56 15291.00 12933.12 36469.00 97.65 96.82 4769.73 10790.11 广 西7759.16 6893.00 5237.24 27322.00 97.86 97.95 2337.20 2776.96 海 南1654.21 6695.00 988.32 24790.00 99.32 98.52 792.54 262.77 重 庆6530.01 8308.00 5214.28 30499.00 98.36 97.34 1650.49 2658.36 四 川14151.28
8、6863.00 11371.87 28149.00 100.80 100.12 1590.52 5211.30 贵 州3912.68 5044.00 2412.02 27437.00 98.72 97.65 926.05 2094.77 云 南6169.75 5926.00 4526.37 26163.00 100.40 100.12 867.63 3036.59 西 藏441.36 4060.00 378.28 45347.00 101.41 99.50 35.34 22.06 陕 西8169.80 7069.00 6246.90 29566.00 100.52 99.94 2218.55
9、5221.58 甘 肃3387.56 5284.00 2363.00 26743.00 101.25 101.76 1619.48 2931.16 青 海1081.27 6495.00 798.23 32481.00 102.65 101.63 364.16 673.74 宁 夏1353.31 7858.00 1075.91 32916.00 100.75 99.54 750.36 706.33 新 疆4277.05 5990.00 2725.45 27617.00 100.74 100.39 1255.91 2887.46 2、 变量选择和说明 地区生产总值：x1 居民消费水平：x2 固定资
10、产投资：x3 职工平均工资：x4 居民消费价格指数：x5 商品零售价格指数：x6 货物周转量：x7 工业总产值：x8二、数据处理3.1 聚类分析 聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为Q型聚类和R型聚类，Q型聚类是对样品进行分类处理，R型聚类是对变量进行分类处理。全国31个省市的全国各地区经济发展状况样品分别对8个变量的观测数据如表1所示，在SPSS中利用系统聚类法对其进行样品聚类分析。系统聚类法的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚成合适的类中。系统聚类法过程是：假设总共有n个样品（或变量
11、），第一步将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有n类；第二步根据所确定的样品（或变量）“距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其他的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n-1类；第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类，共聚成n-2；.；以上步骤一直进行下去，最后将所有的样品（或变量）聚成一类。为了直观地反映以上的系数聚类过程，可以把整个分类系统地画成一张谱系图。所以有时系统聚类也为谱系分析。在结果输出窗口中可以看到如下聚类树形图（Dendrogram）：* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L
12、 C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +-+-+-+-+-+ 24 -+ 31 -+ 28 -+ 21 -+ 20 -+-+ 25 -+ | 7 -+ | 8 -+ | 14 -+ | 4 -+ +-+ 27 -+ | | 22 -+ | | 5 -+ | | 13 -+ | +-+ 17 -+-+ | | 18 -+ | | 23 -+ | | 12 -+ | +-+ 29 -+-+ | | 30 -+ | | 3 -+ | +-+ 16
